在通信与网络领域的国际顶级学术盛会ACM CoNEXT上，一项关于月球能源管理的创新成果引发了广泛关注。来自香港科技大学、华中科技大学、澳门城市大学、梧州学院和浙江传媒学院的联合研究团队，凭借《Cognitive-Enhanced Hierarchical Coordination for Lunar Energy Storage IoT Systems》（认知增强分层协调月球储能物联网系统）这一研究，斩获优秀论文奖，为全球深空能源管理领域带来了突破性解决方案。
月球作为人类深空探测的关键前沿阵地，其能源供应与存储的稳定性直接影响着相关任务的推进效率。传统能源管理系统在应对月球极端环境时，常面临协调效率低下、响应滞后等问题。研究团队针对这一挑战，创新性地将大型语言模型（LLM）的语义理解能力与Stackelberg博弈论激励机制相结合，构建了一套认知增强分层协调框架。该框架通过将每个能源存储节点建模为具备自然语言理解能力的认知代理，实现了操作目标的动态数学约束生成，同时利用分层博弈结构确保全局协调，有效解决了传统系统的核心痛点。
澳门城市大学Advanced Interdisciplinary研究中心的邹鋆弢研究员在解读技术优势时指出，月球独特的真空环境使太阳能转化效率远超地球，而部分陨石坑的极低温条件则为超导低温技术提供了天然应用场景。研究团队充分利用这些环境特性，通过AI与博弈论的跨界融合，打造出适配月球场景的智能能源管理方案。例如，操作人员可直接通过自然语言下达指令，系统自动转化为数学模型并优化协调，显著降低了运维门槛，提升了决策效率。
Stackelberg博弈论的引入是该研究的关键技术突破。作为经典的层级决策模型，其与大型语言模型的结合不仅提升了能源系统的智能水平，更实现了“个体优化与全局协同”的统一。这种技术融合使得能源存储节点在追求自身目标时，自发形成系统级最优解，为深空探测基地的能源管理提供了可复制的技术范式。相关专家评价，这一成果标志着我国在深空能源管理领域的技术水平已进入国际第一梯队。
该研究由徐则灵、张虔啟、文梵歌、丁瑶瑶、林子慧、贺杰、邹鋆弢等学者共同完成，是多所高校跨区域协作的典型案例。参与单位涵盖香港、内地及澳门的知名院校，充分体现了粤港澳大湾区在科技研发领域的协同创新能力。ACM CoNEXT会议对成果的认可，不仅彰显了其学术价值，更为后续技术转化奠定了基础。随着研究的深入，该框架有望应用于月球探测、基地建设等重大任务，为人类深空探索提供关键技术支撑。
